滨江AI智能质检
随着人工智能技术的持续火热,以及自然语言处理、机器学习、文本挖掘等技术研究应用逐步成熟,智能录音质检可以承担的工作将会越来越丰富。 当然,智能录音质检应用的诞生不是为了取代业务人员的服务管理工作,而是通过解放大量繁琐低效的服务记录人工、查看工作。 并提供一定的决策分析参考,以此协助业务人员快速、有效、多面、准确地发现服务质量问题,促进业务人员集中精力在解决服务问题、改善服务质量的思考上。 让智能录音质检覆盖全部语音数据,多方位洞察客服工作,检测客服工作,保证客服工作,避免企业因客服失误产生投诉,影响企业呼叫中心运营。在不同的场景当中都会对智能语音或者智能客服去进行质检。滨江AI智能质检

单条”智能质检指的是,当客户提到某个具体的场景,业务人员在回复中必须出现某个语义点(单个)。例如,很多企业的服务规范,要求业务人员遇到“客户要求反馈”的场景时,及时作出“安抚解释”。如果没有出现“安抚解释”的语义点,即判定该客服或销售人员未按流程提供服务,须减去一定的分值。首先,我们要配置好“客户要求反馈场景”的质检项。 配置完成之后,在智能质检系统中搜索“客户要求反馈场景”,就可以找出所有命中该场景的不合格对话。 在这个例子中,智能质检系统判定在这通对话中,客服人员没有进行“安抚解释”,所以要扣除一定的分数。 较后一步,人工进行复检,看看机器有没有误判或漏判。在线智能质检哪家好智能质检是呼叫中心系统重要的功能之一。

什么是智能质检,和传统质检有什么差异?智能质检-基于深度学习技术的“非正则”质检落地应用效果:在很多质检项上远超“关键词+正则”的传统模式,能多找出 2~10 倍数量的目标通话,并且介绍了其工作原理与“关键词+正则”的区别。随着自然语言处理(NLP)领域技术的发展,以“非正则”质检模式为主、“关键词+正则”模式为辅的方案已成为未来发展趋势。两种模式将长期共存,因为它们各有其更擅长做的事情、更适配的场景。智能质检系统主要应用在客服监督、客户业务情况分析等场景,适用于拥有大量客服录音,需要人工抽检的方式进行录音质检的场景。
智能质检在运行操作方面,都符合相关的规定和要求,多方位掌控服务质量,然后形成完善的解决方案。只有这样,才能够在质检系统方面不断的完善,发挥出来的效果上也是相当不错的。由于服务商在这个过程中拥有丰富的技术经验,对于解决这方面问题的过程中也会更加可靠,带来的解决效率上会有着明显的提高,在质检过程中带来的服务标准上要求也会更高,发挥出来的作用也是更值得肯定。可以为客服的服务情况打分,监督客服的服务效果,降低成本和运营风险;智能质检可以在录音中收集客户的信息,形成客户画像,更有针对性的进行业务跟进。可以为客服的服务情况打分,监督客服的服务效果,降低成本和运营风险;智能质检可以在录音中收集客户的信息,形成客户画像,更有针对性的进行业务跟进。智能质检系统具有什么优势?

想了解一家企业是否值得信赖,打一次热线电话,咨询下常见问题,就知道了。企业的客服或者销售人员,指的是企业直接与客户交流的,他们能否快速定位和解答问题,就可以体现出企业的专业性和规范性,为了赢得更多客户信赖,企业不断总结出客户常见问题的标准作业流程(SOP),要求业务人员按流程帮助客户定位和解答问题。那么,如何监督业务人员在遇到特定场景或客户的特定问题时,有没有执行标准流程呢?有没有按要求进行回复呢?智能质检的主要目标是,判断员工与客户沟通时“是否按照规范流程,解决了客户的问题”。智能质检系统应用场景有:物流场景;滨江AI智能质检
智能质检系统支持各种词性学习、如分词、肯定成、脏词、热词、TTS词、等词库在线维护与管理。滨江AI智能质检
智能质检系统的监督不是目的,重视客户体验的中大型企业,往往对客服人员的规范执行情况要求更加严格,对智能质检的需求比较大。我们发现,有越来越多企业也开始重视销售场景的标准作业流程(SOP),因此,通过智能质检功能监督销售人员执行力的需求,也逐渐增多了。不过,无论是面向客服人员,还是销售人员,监督从来不是目的。对企业而言,找到更好的方法监督员工的执行力,较终还是为了提升员工的执行力和企业的运营效率。智能质检系统可以为客服的服务情况打分,监督客服的服务效果。滨江AI智能质检
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公司坚持科学发展,将技术研发和人才培养作为公司的发展目标,团队成员来自于华为、阿里巴巴、蚂蚁金服、同盾科技、金蝶软件等企业,拥有多年人工智能与企业服务相关产品研发和商业化经验,专注于智能语音、语义理解、语义分析、语音网关等人工智能技术的研究与应用,在音视频互动领域有长期的技术积累能力和商业实践。
在此基础上结合ASR、NLP、TTS和人脸识别等技术,打造出了智能客服、智能外呼、智能质检、智能语音机器人、虚拟数字人、智能媒资等产品。团队拥有出色的商业化和项目交付能力,已成功积累了多个行业的成功案例,目前已服务于曹操专车、中移在线、赣南医学院等多家单位。
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